【摘 要】
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K-means算法初始中心点选择的随机性以及对噪声点的敏感性,使得聚类结果易陷入局部最优解,为获得最佳初始聚类中心,提出一种基于距离和密度的并行二分K-means算法。计算数据
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金重点项目“基于大数据的城市公共安全风险预警研究”(17LZUJBWZD012),教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“大数据驱动的城市公共安全风险研究”(16JZD023)
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K-means算法初始中心点选择的随机性以及对噪声点的敏感性,使得聚类结果易陷入局部最优解,为获得最佳初始聚类中心,提出一种基于距离和密度的并行二分K-means算法。计算数据集的平均样本距离,根据数据点之间的距离计算数据的权重,选择最大权重数据点作为第一个中心点,小于平均样本距离的数据点不参加下一次聚类,将剩余数据点的权重与中心点距离相乘,选择值最大的数据点作为下一个中心点,得到两个中心点后按照距离对数据进行分配,将每个中心点代表的类分为两类后在每类上继续重复上述步骤。通过模仿细胞分裂的方法对数据进行切
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